Perbezaan antara penyebaran dan skewness

Tahap variasi sering dinyatakan dari segi data berangka untuk tujuan tunggal perbandingan dalam teori dan analisis statistik. Kami biasanya mengira angka tunggal untuk mewakili keseluruhan set data, yang dipanggil "purata". Walau bagaimanapun, ia tidak menentukan cara tertentu untuk menentukan komposisi siri. Kerana langkah -langkah tambahan diperlukan untuk menyedarkan kita tentang bagaimana item berbeza dari satu sama lain atau sekitar rata -rata. Untuk memahami konsep analisis kuantitatif yang banyak dalam statistik, kami menggunakan langkah -langkah penyebaran dan kecenderungan. Penyebaran adalah ukuran pelbagai pengedaran di sekitar lokasi pusat manakala skewness adalah ukuran asimetri dalam pengedaran statistik.

Apa itu penyebaran?

Dalam statistik, penyebaran adalah ukuran bagaimana diedarkan data bermaksud ia menentukan bagaimana nilai -nilai dalam set data berbeza antara satu sama lain. Ia adalah julat yang mana pengedaran statistik tersebar di sekitar titik tengah. Ia terutamanya menentukan kebolehubahan item data yang ditetapkan di sekitar titik pusatnya. Ringkasnya, ia mengukur tahap kebolehubahan di sekitar nilai min. Langkah penyebaran adalah penting untuk menentukan penyebaran data di sekitar ukuran lokasi. Sebagai contoh, varians adalah ukuran standard penyebaran yang menentukan bagaimana data diedarkan mengenai min. Langkah -langkah penyebaran lain adalah julat dan sisihan purata.

Apa itu skewness?

Skewness adalah ukuran asimetri pengedaran mengenai titik tertentu. Pengedaran mungkin sedikit asimetrik, sangat tidak simetris, atau simetri. Ukuran asimetri pengedaran dikira menggunakan skewness. Sekiranya terdapat kecenderungan positif, pengedaran dikatakan betul-betul bersemangat dan ketika kecenderungan itu negatif, pengedaran dikatakan ditinggalkan. Sekiranya skewness adalah sifar, pengedaran adalah simetri. Skewness diukur atas dasar min, median, dan mod. Nilai skewness boleh positif, negatif, atau tidak ditentukan bergantung kepada sama ada titik data miring ke kiri, atau miring ke kanan.

Perbezaan antara penyebaran dan skewness

1. Definisi penyebaran vs. Skewness

Dalam istilah statistik dan teori kebarangkalian, penyebaran adalah saiz julat nilai untuk pemboleh ubah rawak atau taburan kebarangkaliannya. Ia menggambarkan julat yang mana pengedaran diregangkan atau tersebar. Ringkasnya, adalah ukuran untuk mengkaji kebolehubahan item. Skewness, sebaliknya, adalah ukuran asimetri dalam pengedaran statistik pemboleh ubah rawak mengenai maksudnya. Nilai skewness boleh menjadi positif dan negatif, atau kadang -kadang tidak ditentukan. Ringkasnya, pengagihan asimetrik dikatakan miring

2. Langkah Penyebaran vs. Skewness

Langkah-langkah penyebaran bermaksud sejauh mana variasi tidak seimbang dari nilai pusat mereka. Lebih tepat lagi, ia mengukur tahap kebolehubahan dalam nilai pembolehubah di sekitar nilai min. Penyebaran menunjukkan penyebaran data. Langkah -langkah skewness bermaksud bagaimana asimetrik pengedaran itu dan menentukan sama ada titik data miring ke kanan atau ke kiri. Sekiranya pengedaran dikatakan condong ke kiri, maka nilai itu negatif dan nilainya adalah positif jika pengedarannya condong ke kanan.

3. Pengiraan Penyebaran vs. Skewness

Penyebaran dikira berdasarkan purata tertentu. Ia adalah pengiraan statistik yang mengukur tahap variasi dan terdapat banyak cara untuk mengira penyebaran, tetapi kedua -dua yang paling biasa adalah julat dan sisihan purata. Julat adalah perbezaan antara nilai terbesar dan terkecil dalam satu set data, sedangkan sisihan purata adalah purata nilai mutlak penyimpangan nilai -nilai fungsi dari titik pusat. Skewness, sebaliknya, dikira berdasarkan min, median, dan mod. Sekiranya min lebih besar daripada mod, anda mempunyai kecenderungan positif dan sekiranya min adalah kurang daripada mod, anda mempunyai kecenderungan negatif. Di samping itu, pengedaran mempunyai condong sifar sekiranya berlaku pengedaran simetri.

4. Aplikasi penyebaran vs. Skewness

Penyebaran terutamanya digunakan untuk menggambarkan hubungan antara satu set data dan menentukan tahap variasi nilai data dari nilai purata mereka. Penyebaran statistik boleh digunakan untuk kaedah statistik lain seperti analisis regresi, yang merupakan proses yang digunakan untuk memahami hubungan antara pembolehubah. Ia juga boleh digunakan untuk menguji kebolehpercayaan purata. Skewness, sebaliknya, berkaitan dengan sifat pengedaran dalam satu set data. Ia sangat membantu ketika datang ke analisis ekonomi dalam sektor kewangan yang melibatkan satu set data yang besar seperti pulangan aset, harga saham, dll.

Penyebaran vs. Skewness: carta perbandingan

Ringkasan Penyebaran vs. Skewness

Kedua -duanya adalah istilah yang paling biasa digunakan dalam analisis statistik dan teori kebarangkalian untuk mencirikan set data yang melibatkan banyak data berangka yang besar. Penyebaran adalah ukuran untuk mengira kebolehubahan dalam data atau untuk mengkaji variasi data di antara mereka atau sekitar rata -rata. Ia terutamanya berkaitan dengan pengagihan nilai data dalam set sekitar titik pusatnya. Ia dapat diukur dalam beberapa cara, di mana julat dan sisihan purata adalah yang paling biasa. Skewness digunakan untuk mengukur asimetri dari taburan normal dalam set data yang bermaksud sejauh mana pengedarannya tidak seimbang di sekitar min.